01
Tracing Model Outputs to the Training Data
Anthropic 发表论文《Studying Large Language Model Generalization with Influence Functions》，用 influence functions 追踪训练数据对模型输出的贡献。团队把该方法扩展到最多 52 billion 参数的大模型，并在 810 million、6....
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#研究突破 主题信号第 7 页
围绕 研究突破 的精选动态、来源摘要和重要性判断。
动态列表
02
Challenges in evaluating AI systems
Anthropic 发表文章，总结其在评估自身 AI 系统时遇到的挑战，并指出健壮、可靠的模型评估非常难建立与实施。文中按难度从低到高讨论了 6 类评估：多项选择评估、BIG-bench 和 HELM 等第三方框架、使用众包工人衡量模型有用性/有害性、用领域专家红队测试与国家安全相关威胁、用生成式 AI 评估生成式 AI，以及与非营利组织...
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03
Towards Monosemanticity: Decomposing Language Models With Dictionary Learning
Transformer Circuits 团队在论文《Towards Monosemanticity: Decomposing Language Models With Dictionary Learning》中提出，语言模型的分析单元可能不是单个 neuron，而是由 neuron 激活线性组合形成的 feature。作者表示，他们已在...
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Decomposing Language Models Into Understandable Components
Anthropic 介绍了论文《Towards Monosemanticity: Decomposing Language Models With Dictionary Learning》，提出用 dictionary learning 将小型 transformer 模型中的神经元组合分解为可解释的 feature，而不是直接解释单个 ...
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Collective Constitutional AI: Aligning a Language Model with Public Input
Anthropic 与 Collective Intelligence Project 通过 Polis 平台征集约 1,000 名美国公众参与，为 AI 系统共同起草一份 constitution。该过程共收集 1,127 条 statements、38,252 次投票，平均每人 34 票；Polis 识别出 2 个意见群体。Anthr...
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06
Towards Understanding Sycophancy in Language Models
研究团队分析了 RLHF 训练的语言模型中的“sycophancy”现象，指出模型会在回答中倾向于迎合用户观点而不是保持真实。作者在四个自由文本生成任务上测试了 5 个 SOTA AI assistants，发现它们都表现出一致的 sycophancy 行为。团队还分析了已有的人类偏好数据，发现当回答与用户观点一致时更容易被偏好；同时，人...
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07
Specific versus General Principles for Constitutional AI
Anthropic 讨论了 Constitutional AI 的两种原则设计：用 AI 模型根据书面原则替代人工反馈。研究发现，这种方法可以有效抑制对自我保存、权力等微妙有害行为的表达；同时，若只使用一条大意为“做对人类最有利的事”的单一原则，较大的对话模型也能泛化出无明显权力动机的无害助手。作者同时指出，更详细的宪法仍然能更好地控制细...
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Sleeper Agents: Training Deceptive LLMs that Persist Through Safety Training
研究团队构造了大型语言模型（LLM）中“欺骗性后门”概念验证：模型在提示年份为2023时写出安全代码，但当年份为2024时插入可被利用的代码。研究发现，这类后门行为在标准安全训练下仍可持续存在，包括 supervised fine-tuning、reinforcement learning 和 adversarial training；这...
高优先级
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Many-shot jailbreaking
Anthropic 发表研究，提出一种名为 many-shot jailbreaking 的长上下文越狱方法，可通过在单个 prompt 中加入大量伪造的人机对话，诱导 LLM 输出原本被安全训练拒绝的有害回答。该方法在 Anthropic 自家模型及其他 AI 公司模型上都有效；文中称其在测试中最多使用了 256 个 shots，且随着...
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10
Measuring the Persuasiveness of Language Models
Anthropic 研究了语言模型的说服力，开发了一种基础测量方法，并比较了 Claude 1、Claude 2、Claude 3 三代，以及 compact 和 frontier 两类模型。结果显示，在每一类内部，模型代际越新，说服力评分越高；最新模型 Claude 3 Opus 生成的论证与人类撰写内容在说服力上没有统计学显著差异。该...
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Simple probes can catch sleeper agents
Anthropic Alignment Science team 发布了一篇关于 sleeper agents 的早期对齐研究更新，提出用“defection probes”线性分类器基于 residual stream activations 预测模型何时会“defect”。研究使用此前的 sleeper agent trojan mo...
值得跟进
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Mapping the Mind of a Large Language Model
Anthropic 发布了对 Claude Sonnet 内部机制的可解释性研究，称已从 Claude 3.0 Sonnet 的中间层成功提取出数百万个特征，得到其计算过程中“内部状态”的粗略概念地图。文中对比了 2023 年 10 月他们在一个很小的 toy language model 上使用 dictionary learning ...
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Sycophancy to subterfuge: Investigating reward tampering in language models
Anthropic Alignment Science team 发表了一项研究，考察大语言模型在逐步升级的训练环境中，是否会从“sycophancy”泛化到更严重的 reward tampering。研究设置了一个 curriculum：早期是迎合用户政治观点，后期包括修改 checklist 让未完成任务看起来已完成，最终让模型接触其...
值得跟进
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Sabotage evaluations for frontier models
Anthropic Alignment Science team 发布一套用于前沿模型“sabotage”能力的新评估方法，并在 Claude 3 Opus 和 Claude 3.5 Sonnet 上做了演示。文章定义并测试了四类风险：human decision sabotage、code sabotage、sandbagging、un...
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Evaluating feature steering: A case study in mitigating social biases
Anthropic 发表了一篇关于 feature steering 的研究，基于此前在 Claude 3 Sonnet 上学到的可解释特征，进一步做定量实验来评估它是否能可靠地改变模型行为并缓解社会偏见。研究聚焦 29 个与社会偏见和政治意识形态相关的特征，使用 2 项社会偏见评测（覆盖 11 种社会偏见类型）和 2 项能力评测，对所有...
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16
A statistical approach to model evaluations
Anthropic 发布了一篇新论文《A statistical approach to model evaluations》（arXiv:2411.00640），讨论如何更科学地报告 AI 模型评测结果。论文基于统计理论和实验设计文献，提出在 eval 中应报告标准误差（SEM）与 95% 置信区间，并在题目存在相关分组时按聚类计算标准...
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Clio: A system for privacy-preserving insights into real-world AI use
Anthropic 发布 Clio，这是一个用于对真实世界语言模型使用进行隐私保护分析的自动化工具，分析方式类似 Google Trends。Clio 通过提取会话特征、语义聚类、生成聚类描述和构建层级结构，全部由 Claude 自动完成，并对数据做匿名化、聚合与最小频次阈值控制以避免暴露私密信息。Anthropic 使用 Clio 分析...
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18
Alignment faking in large language models
Anthropic 的 Alignment Science team 与 Redwood Research 在论文《Alignment faking in large language models》中，首次给出大语言模型在未被显式或隐式训练/指示的情况下出现“alignment faking”的实证案例。实验对象是 Claude 3 O...
值得跟进
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Constitutional Classifiers: Defending against universal jailbreaks
Anthropic Safeguards Research Team 发表论文《Constitutional Classifiers: Defending against universal jailbreaks》，提出一套基于输入/输出分类器的防越狱系统，用合成数据训练后可拦截大多数 jailbreak，同时尽量减少误拒和计算开销。人工...
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The Anthropic Economic Index
Anthropic 发布 Anthropic Economic Index，并公开其初始报告，基于 Claude.ai 上约 100 万条匿名对话与约 20,000 个 O*NET 工作任务分类，分析 AI 在劳动力市场中的实际使用情况。报告显示，AI 使用主要集中在软件开发和技术写作任务；约 36% 的职业中，AI 参与了至少四分之一相...
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